Pulse Detection Using Sub-Optimal Detectors Under Additive non-Gaussian Noise Having Unknown Level of Impulsiveness

Authors : Mehmet Emre ÇEK, Eda DİNÇ

Pages : 223-230

View : 14 | Download : 9

Publication Date : 2022-12-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, kanaldaki gürültünün dağılımı önceden bilinmiyorken gerçek zamanlı dikdörtgensel darbe algılama problemi ele alınmaktadır. Gürültü parametreleri hakkında bilgi olmadığından, sadece alınan gürültülü örnekleri kullanan yumuşak kırpıcı, işaret ilintileyici ve önerilen işaretli güç sezicisi gibi alt-optimal algılayıcılardan gerçek zamanlı darbe sezim problemi için faydalanılır. Bilinmeyen kanal gürültüsünün Gauss olmasının gerekmediğini dikkate alarak, simetrik α-kararlı insert ignore into journalissuearticles values(SαS); dağılım Gauss olmayan gürültü modeli olarak verilmektedir. Ana amaçlardan birisi mevcut darbenin minimum gözlem aralığında sezilmesi olduğundan, sezim ve yanlış alarm olasılığı ile tanımlanan sezici başarımı Gauss ve dürtüsel davranış gösteren SαS dağılım altında darbe uzunluğuna göre analiz edilmektedir. Verilen alt-optimal sezicilerin, Gauss dağılım altında optimal doğrusal seziciye yakın başarım sergilemekle kalmayıp SαS dağılım altında üstün başarım sağladığı gösterilmektedir. Kanal gürültüsü kuvvetli dürtüselliğe sahip olduğunda işaret ilintileyici ve bu çalışmada tanıtılan işaretli güç sezicisinin yumuşak kırpıcı seziciye kıyasla daha iyi sezim başarımı sergilediği gözlenmektedir. Sonuç olarak, yüksek olasılıkla Gauss olmayan kanal gürültüsü hakkında ön bilgi olmadığında, bu seziciler belirli bir gözlem aralığı içinde darbenin varlığına karar vermek için pratik olarak uygulanabilir. Diğer alt-optimal seziciler arasında, önerilen işaretli güç sezicisinin değişen dürtüsellik sergileyen kanal gürültüsü altında daha kararlı bir sezim başarımı sergilediği gözlenmektedir.
Keywords : İkili hipotez testi, İşaret ilinti sezici, Yumuşak kırpıcı sezici, İşaretli güç sezicisi, Gauss olmayan gürültü, Sezim olasılığı, Yanlış alarm olasılığı